基于特征点的精确颅面复原方法：结合CT扫描与支持向量回归

"本文提出了一种改进的基于特征点软组织厚度的颅面复原方法，通过CT扫描获取颅面样本数据，利用半自动特征点标定、支持向量回归和薄板样条函数来提高复原的准确度。" 在三维颅面复原领域，传统的技术主要依赖于颅骨特征点的软组织厚度的统计值来进行面部重建。然而，这种方法存在一个显著的问题，即统计值通常覆盖了广泛的年龄、体重等个体差异，这可能导致复原出的面容缺乏个性化特征。为了解决这个问题，研究者们提出了一种新的改进策略。 首先，该方法通过CT扫描仪获取颅面样本的详细数据，这些数据随后被用于重构三维颅骨和人脸模型。这个步骤是关键，因为高精度的三维模型是精确复原的基础。 接下来，研究人员采用了一种半自动特征点标定技术。这种方法结合了人工和自动化的优点，可以更准确地定位颅骨上的关键点，这对于后续计算软组织厚度至关重要。通过分析这些特征点，他们能够计算出对应的软组织厚度，这比单纯依赖统计值提供了更具体的信息。 然后，利用支持向量回归(SVR)方法，研究者建立了特征点软组织厚度与其相关属性（如年龄、性别、体重等）之间的数学模型。SVR是一种强大的机器学习算法，适用于非线性问题的建模，能够捕捉到复杂的关系，从而更好地预测特定个体的软组织厚度。 最后，基于待复原颅骨的属性和上述回归函数，可以计算出每个特征点的软组织厚度。然后，借助薄板样条函数，研究人员对参考的人脸模型进行变形，以适应这些新的厚度值，最终生成复原的面部模型。薄板样条函数是一种常用于几何变形的技术，能够平滑且自然地改变模型形状。 实验结果显示，这种方法相比传统技术能提供更精确的软组织厚度估计，从而提高了颅面复原的准确性。这一成果对于法医学、人类学以及医学成像等领域具有重要的应用价值，尤其是在身份识别和疾病诊断等方面。通过细化个体差异，该方法有助于创建更加真实和个性化的面部复原，进一步推动了三维颅面复原技术的发展。